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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120015351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510473405.5，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统是由胡斌;沈健;朱可欣;麻瑜;王康;徐晨;高浩然;马瑞瑞设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统，属于精神障碍智能识别与干预技术领域，包括：多模态数据采集阶段、数据预处理阶段、特征提取阶段、跨模态特征融合阶段、精神障碍识别阶段、个性化非药物干预阶段。多模态数据采集阶段实时采集皮肤电、心电、脑电、面部表情多模态数据，结合认知行为疗法理论，构建了对话‑反馈‑调整闭环机制。本发明采用上述面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统，通过整合脑电、心电、皮肤电、表情分析及文本数据多模态生理与行为数据，结合大语言模型及跨模态注意力机制，实现对精神障碍的精准识别与个性化干预。

本发明授权面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统在权利要求书中公布了：1.面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法，其特征在于： 多模态数据采集模块：通过多个传感器同步采集脑电、心电、皮肤电以及表情的多模态生理数据； 数据预处理模块：对采集到的多模态数据进行清洗和标准化处理； 特征提取模块：从每种模态的数据中提炼出关键的时空特征； 跨模态特征融合模块：利用跨模态时空注意力机制将不同模态的数据特征进行融合； 精神障碍识别模块：运用基于大语言模型的识别框架和深度学习算法，对融合后的多模态数据进行智能化处理和精神障碍分类； 个性化非药物干预模块：依据精神障碍识别结果，结合认知行为疗法理论，构建对话-反馈-调整闭环机制，进行个性化非药物干预； 包括以下步骤： S1、多模态数据采集阶段，系统通过多个传感器同步采集脑电、心电、皮肤电以及表情的多模态生理数据； S2、数据预处理阶段，对采集到的多模态数据进行清洗和标准化处理； S3、特征提取阶段，从每种模态的数据中提取关键的时空特征； S4、跨模态特征融合阶段，通过跨模态时空注意力机制，将不同模态的数据特征进行融合； S5、精神障碍识别阶段，采用基于大语言模型的识别框架，对融合后的多模态数据进行智能化处理，运用深度学习算法进行精神障碍的分类； S6、个性化非药物干预阶段，基于精神障碍识别结果，结合认知行为疗法理论，构建对话-反馈-调整闭环机制； 步骤S6基于精神障碍识别结果，结合认知行为疗法理论，构建对话-反馈-调整机制，通过实时采集个体的生理反馈信号，结合个体的情绪波动和认知状态，动态调整干预策略，具体为： 实时监测多模态数据，获取反馈信号以调整干预策略，采用奖励模型来评估当前干预策略的效果，模型奖励函数如下： ； 其中，、、和分别代表在时刻上皮肤电、心电、脑电、表情的反馈值，、、和是预设的权重系数； 采用近端策略优化算法动态优化干预策略的调整，设定策略，通过最大化以下目标函数来调整策略参数： ； 其中，表示对时间步的期望；是策略的概率比值，是优势估计，是超参数，用于限制策略更新的幅度，通过这个优化过程，干预策略根据实时的生理反馈动态调整，从而实现精细的个性化干预。

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